<!DOCTYPE html>
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<!-- Meta, title, CSS, favicons, etc. -->
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<meta name="description" content="">
<meta name="keywords" content="">
<meta name="author" content="Mark Otto, Jacob Thornton, and Bootstrap contributors">
<meta name="author" content="谢上 &lt;xieshang@grandomics.com&gt;">
<title>
	{{ project_name }}
</title>
<!-- Bootstrap core CSS -->
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	<!-- Docs page layout -->
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					<div class="bs-docs-sidebar hidden-print hidden-xs hidden-sm affix" role="complementary">
						<ul class="nav bs-docs-sidenav text-right">
							<li>
								<a href="#a" role="active">
									<img src="static/image/sidebar_icon_active_1.png">
									1 相关技术介绍
								</a>
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								</a>
							</li>
							<li>
								<a href="#b"  role="active">
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									2 项目流程
								</a>
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								</a>
								<ul class="nav">
									<li>
										<a href="#b_1">2.1 实验流程</a>
										<ul class="nav">
											<li><a href="#b_1_1">2.1.1 DNA样品检测</a></li>
											<li><a href="#b_1_2">2.1.2 文库构建以及质量检测</a></li>
											<li><a href="#b_1_3">2.1.3 DNA测序</a></li>
										</ul>
									</li>
									<li><a href="#b_2">2.2 生物信息分析流程</a></li>
								</ul>
							</li>
							<li>
								<a href="#c"  role="active">
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									3 分析结果
								</a>
								<a href="#" role="hide">
									<img src="static/image/sidebar_icon_3.png">
								</a>
								<ul class="nav">
									<li>
										<a href="#c_1">3.1 数据统计及质控</a>
									</li>
								</ul>
							</li>
							<li>
								<a href="#d"  role="active">
									<img src="static/image/sidebar_icon_active_4.png">
									4 结果文件格式说明
								</a>
								<a href="#" role="hide">
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								</a>
								<ul class="nav">
									<li><a href="#d_1">4.1 交付结果文件</a></li>
									<li><a href="#d_2">4.2 fastq 格式文件</a></li>
									<li><a href="#d_3">4.3 fasta 格式文件</a></li>
									<li><a href="#d_4">4.4 Nanopore glossary</a></li>
									<li><a href="#d_5">4.5 结果文件查看说明</a></li>
								</ul>
							</li>
							<li>
								<a href="#e"  role="active">
									<img src="static/image/sidebar_icon_active_5.png">
									5 参考文献
								</a>
								<a href="#" role="hide">
									<img src="static/image/sidebar_icon_5.png">
								</a>
							</li>
							<li>
								<a href="#f"  role="active">
									<img src="static/image/sidebar_icon_active_6.png">
									6 联系我们
								</a>
								<a href="#" role="hide">
									<img src="static/image/sidebar_icon_6.png">
								</a>
							</li>
							<div style="position:absolute;left:25%;bottom:20px;padding-right: 20px;max-width: 220px;">
                <a href="http://www.grandomics.com">
						    <img src="static/image/nextomics_logo.png" width="100%" style="margin-bottom: 20px">
                </a>
								<p class="text-left" style="font-size: 12px">TEL：400-027-1221</p>
								<p class="text-left" style="font-size: 12px">E-mail：project@grandomics.com</p>
							</div>
						</div>
					</div>
					<!--内容部分-->
		<div class="col-md-7" role="main" id="main">
			<!--封面-->
			<p style ="text-align:left;padding-top:2%;font-size:15px">项目编号：{{ project_number }}</p>
				<div class="text-center" data-section-name="home" id="cover">
					<h1 style="padding-top: 10%">{{ project_name }}</h1>
					<h3>测序报告</h3>
					<h4 style="padding-top: 12%">填写人：{{ person1_name }}</h4>
					<h4 style="padding-bottom: 15%">审核人：{{ person2_name }}</h4>
					<p>日期：{{ project_year }}年{{ project_month }}月{{ project_day }}日</p>
					<p>北京希望组生物科技有限公司</p>
					<!--<hr style="margin-top: 22%; height:1px;border:none;border-top:1px dashed">-->
				</div>
				<div class="bs-docs-section" id="content">
					<!--a-->
					<h3 id="a" class="page-header">1 相关技术介绍</h3>
					<p>从早期的Sanger测序到第二代高通量测序、再到现在的单分子测序技术（第三代高通量测序），DNA测序技术一直推动着生命科学研究的发展。</p>
					<p>当第二代高通量测序技术进入成熟阶段后，读长过短、PCR扩增带来的偏向性等问题开始日益凸显；作为基因组学上新的转折点，单分子实时测序技术以第三代高通量测序技术（Third-generation Sequencing ）的身份开始进入科研应用。</p>
					<p>Oxford Nanopore 成功研发了世界上首例的纳米孔 DNA 测序仪，MinION。</p>
					<h5>MinION：首个纳米孔测序仪</h5>
					<p>MinION 是一款便携式、实时、长读长、低成本设备，旨在让任何人，不论是在科学研究、教育，还是一系列实际应用中，例如疾病/病原体监测、环境监测、食物链监测、自我量化，甚至微重力生物学等领域，都能进行简便的生物分析。</p>
					<p>自 2015 年开始销售以来，MinION 已被分布在70 余个国家的科学家们广泛使用，助力于他们的科研工作，实现了在传统实验室内和实地环境下的众多应用。</p>
					<div class="content_img"><img src="static/media/ont_minion.png"></div>
					<h6>Oxford Nanopore Technologies MinION测序平台的工作流程</h6>
					<h5>GridION X5：通量更高的第三代测序平台</h5>
					<p>GridION X5是一款紧凑型台式系统，它是基于目前的MinION Flow cell设计的，可同时运行和分析多达五个Flow cells。目前的化学试剂和软件版本能够在GridION X5运行期间生成最高50 Gb的数据，并且计算模块能够实时分析数据。</p>
					<p>希望组是国内最先引进GridION X5测序平台的公司（<a href="https://nanoporetech.com/cn/news/china-welcomes-oxford-nanopore-technology-zhongguoshichangxiyingniujinnamikongjishu">ONT官网报道</a>），于2017年9月正式提供GridION测序服务，希望组也将继续增加对GridION平台的投入。依托GridION平台不断上升的通量，希望组在承诺高标准的交付指标的同时，将进一步大幅压缩项目服务周期以满足呈指数增长的三代测序服务市场。</p>
					<div class="content_img"><img src="static/media/ont_gradion.png"></div>
					<h6>GridION X5</h6>
					<!--b-->
					<h3 id="b" class="page-header">2 项目流程</h3>
					<h4 id="b_1">2.1 实验流程</h4>
					<p>第三代测序技术对样品DNA的要求非常高，希望组根据客户提供的DNA进行严格的样品检测，建库以及上机测序，每个环节都严格把控，以求测序的结果的准确性和长度得到保障。</p>
					<p>该基因组项目用磁珠提取、Qiagen试剂盒、Binano提取等多种方法提取高质量的DNA，构建插入片段为大于20kb的Nanopore文库，利用Oxford Nanopore Technology测序仪GridION对DNA进行单分子实时测序，获得原始测序数据。</p>
					<div class="content_img"><img src="static/media/Figure_1_ont_gradion_1.png"></div>
					<div class="content_img"><img src="static/media/Figure_1_ont_gradion_2.png"></div>
					<h6>Figure 1 GridION工作流程示意图</h6>
					<h5 id="b_1_1">2.1.1 DNA样品检测</h5>
					<p>我们采用以下4种方法检测DNA是否合格：</p>
					<p>（1）样品的外观性状是否含有异物</p>
					<p>（2）0.75%琼脂糖电泳检测是否样品有降解以及DNA片段大小</p>
					<p>（3）Nanodrop检测DNA纯度(OD260/280在1.8；260/230在2.0-2.2之间)</p>
					<p>（4）Qubit精确地对DNA进行定量</p>
					<h5 id="b_1_2">2.1.2 文库构建以及质量检测</h5>
					<p>样本质检合格后，用Megaruptor 对基因组DNA 进行随机打断；利用磁珠富集、纯化大片段DNA；使用BluePippin全自动核酸回收仪将大片段进行切胶回收；对片段化的DNA 进行损伤修复；纯化后在DNA 片段两端进行末端修复并进行加A连接反应；纯化后，使用LSK108连接试剂盒中接头进行连接反应，最后用Qubit 精确地对建好的DNA文库进行定量检测。</p>
					<div  class="content_img"><img src="static/media/Figure_2_ont_gradion.png"></div>
					<h6>Figure 2文库构建流程</h6>
					<h5 id="b_1_3">2.1.3 DNA测序</h5>
					<p>建库完后将一定浓度和体积的DNA 文库加入到每个个Flow cell中，并将Flow cell转移到GridION X5测序仪进行实时单分子测序。</p>
          <p>使用的芯片类型为R9.4，它是nanopore 1D测序的一种，只测了DNA双链中的一条链。这种技术每个纳米孔每秒钟可以测得450个碱基，每个芯片可以支持512个纳米孔同时测序，而GridION X5测序仪可以同时上机5个芯片进行测序。</p>
					<div class="content_img"><img src="static/media/Figure_3_ont_minion.png"></div>
					<h6>Figure 3  GridION单分子实时测序</h6>
					<h4 id="b_2">2.2 生物信息分析流程</h4>
					<p>将测序完成后得到的原始数据经过过滤得到高质量的DNA序列数据后，利用这部分数据进行一系列的生物信息分析。</p>
					<div  class="content_img"><img src="static/media/img_2_1.png"></div>
					<p>测序数据的产生是经过了 DNA 提取、建库、测序多个步骤的，这些步骤中产生的低质量的数据会对后续信息分析带来严重干扰，如测序接头序列，建库长度的偏差，以及测序错误、低质量reads等情况，须通过一些手段将上述无效数据过滤掉，以保证分析的正常进行。过滤标准主要有： </p>
					<p>1.截断掉adapter部分的碱基；</p>
					<p>2.去除接头自连的序列；</p>
          <p>3.去除掉碱基错误率高的序列。</p>
					<!--c-->
					<h3 id="c" class="page-header">3 分析结果</h3>
					<h4 id="c_2">3.1 数据统计及质控</h4>
					<p>Nanopore GridION测序的下机数据的保存格式为二进制fast5格式（文件数目多且大），在我们以往项目中一般会将fast5格式转换为fastq/fasta格式的有效数据结果交付给客户，方便进行下游分析，给客户最后的数据是fastq格式的passreads。</p>
          <p>在进行basecalling时，我们使用的是nanopore官网提供的MinKNOW软件，使用的参数是实验中所运用的试剂盒型号，过滤有效数据的参数为mean_qscore大于7，交付的结果中passreads部分为过滤后的有效数据。</p>
					<p>构建文库后，上机{{ flowcell_num }}个Flow cell，得到所有Flow cell的数据统计结果如下表。</p>
					<h6>Table 1 Summary of GridION sequencing</h6>
					<div class="content_table">
						<table class="table table-bordered table-striped table-hover" >
							<thead>
								<tr>
									<th>Sample_Id</th>
									<th>Library_Id</th>
                  <th>#of_total_Reads_Bases</th>
                  <th>#of_total_Reads_Number</th>
                  <th>#of_total_Reads_Mean_Length</th>
									<th>Pass_Reads_Bases</th>
									<th>Pass_Reads_Number</th>
									<th>Pass_Reads_Mean_Length</th>
									<th>Pass_Reads_Max_Length</th>
									<th>Pass_Reads_N50_Length</th>
									<tr>
										<thead>
											<tbody>
												{% for sample in sample_list %}
												<tr>
													{% for info in sample %}
													<td>{{ info }}</td>
                      		{% endfor %}
												</tr>
                    		{% endfor %}
											</tbody>
										</thead>
									</tr>
								</thead>
						</table>
					</div>
					<p>* 下机数据的质量会根据前期实验提取建库质量的差别而会有所不同</p>
					<p>（1）#of_total_Reads_Bases (bp)	下机的碱基数目</p>
					<p>（2）#of_total_Reads_Number	下机的reads条数</p>
					<p>（3）#of_total_Reads_Mean_Length (bp)	下机的read平均长度</p>
					<p>（4）Pass_Reads_Bases (bp)	去掉低质量reads后的碱基数目</p>
					<p>（5）Pass_Reads_Number	去掉低质量reads后的passreads条数</p>
					<p>（6）Pass_Reads_Mean_Length (bp)	去掉低质量reads后的passreads平均长度</p>
					<p>（7）Pass_Reads_Max_Length (bp)	去掉低质量reads后的passreads最大长度</p>
					<p>（8）Pass_Reads_N50_Length (bp)	去掉低质量reads后的passreads的N50长度</p>
					<p>结论：根据上面的数据统计分析，得到总数据量为{{ total_pass_reads_bases }}Gbp，平均每个Flow cell数据{{ avg_flowcell_pass_reads_bases }}Gbp，Pass Reads平均长度{{ total_pass_reads_mean_length }}bp。</p>
					<div class="ad-gallery">
						<div id='imgName' style="text-align: center;font-weight:bold"></div>
						<div class="ad-image-wrapper"></div>
						<div class="ad-controls"><input class="ad-slideshow-controls" placeholder="输入查询Flow cell名称" oninput="genescarh($(this))"></div>
						<div class="ad-nav">
							<div class="ad-thumbs">
								<ul class="ad-thumb-list" id='imgList'>
                  {% for sample in sample_list %}
									<li>
										<a href='static/media/{{ sample.1 }}.pass_reads_length_hist.png'>
											<img src='static/media/{{ sample.1 }}.pass_reads_length_hist.png'>
										</a>
									</li>
                  {% endfor %}
								</ul>
							</div>
						</div>
					</div>
					<h6>Figure 6 GridION数据长度分布图</h6>
					<!--d-->
					<h3 id="d" class="page-header">4 结果文件格式说明</h3>
					<h4 id="d_1">4.1 交付结果文件</h4>
					<P>交付结果包括passreads，failreads的fastq和fasta文件，通过硬盘交付。</P>
					<table class="table table-hover">
						<tbody>
							<tr>
								<td>├── 01_GridION_data</td>
								<td>GridION下机数据</td>
							</tr>
							<tr>
								<td>├── 02_QC</td>
								<td>数据统计结果</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<h4 id="d_2">4.2 fastq 格式文件</h4>
					<p>Fastq文件中包含有测序数据的序列信息以及对应的质量值。每条read包含4 行信息，如下：</p>
					<img src="static/media/fastq.png" class="content_img"></img>
					<br>
					<p>其中第一行以“@”开头，为序列名称；第二行是碱基序列，由大写“ACGTN”组成；第三行以“+”开头；第四行是对应序列的测序质量，以ASCII值表示，每个字母对应第2 行每个碱基。</p>
					<h4 id="d_3">4.3 fasta 格式文件</h4>
    			<img src="static/media/fasta.png" class="content_img"></img>
    			<br>
					<p>序列文件的第一行是由大于号"&gt;"或分号";"打头的任意文字说明（习惯常用"&gt;"作为起始），用于序列标记。从第二行开始为序列本身，只允许使用既定的核苷酸或氨基酸编码符号。</p>
					<h4 id="d_4">4.4 Nanopore glossary</h4>
					<ul class="square">
						<li>Flow Cell：Nanopore测序所用的一次性芯片；</li>
						<li>Channel：一次性芯片上四个紧挨着的纳米孔；</li>
						<li>Event：多个碱基叠加在一起的一次信号；</li>
        		<li>Reads：高通量测序中产生的序列标签称为Reads；</li>
            <li>Adapter：测序过程中添加在待测DNA片段两端的接头序列为Adapter，序列信息已知，主要用来结合测序引物；</li>
						<li>Template: Nanopore测序中先通过纳米孔的链被称为模板链；</li>
						<li>Compement：Nanopore测序中后通过纳米孔的链被称为互补链；</li>
            <li>Basecalling：利用RNN算法，将电信行转化为碱基序列的过程；</li>
						<li>Pass Reads：经过Basecalling后，平均质量值大于7的reads。</li>
					</ul>
					<h4 id="d_5">4.5 结果文件查看说明</h4>
					<ul class="decimal">
					<li>上传目录中有Readme.txt说明，详细介绍了每个文件所代表的内容。上传的结果数据文件多以文本格式为主(fq文件、fa文件、xls文件等)。在Windows系统下查看文件，推荐使用Editplus或 UltraEdit作为文本浏览程序，或者使用PilotEdit Lite打开超大文本文件。在Unix或Linux系统下可以浏览较大的文本文件，用Less等操作命令可以顺利地查看。</li>
					<li>报告文件含有pdf格式的图片文件，pdf是矢量化的图片文件，可以随意放大而不失真。要查看pdf格式的文件，请先安装pdf阅读器。</li>
					<li>结果文件建议使用Excel或者EditPlus等专业文本编辑器打开。</li>
				</ul>
				<!--e-->
				<h3 id="e" class="page-header">5 参考文献</h3>
				<ul class="decimal-leading-zero">
					<a href="https://www.nature.com/articles/nature13768">1.Parveen Goyal, et al. Structural and mechanistic insights into the bacterial amyloid secretion channel CsgG. Nature 516, 250–253 (2014)</a>
    			<br>
  				<a href="https://www.nature.com/articles/nbt.3570">2.John J Kasianowicz, et al. On 'three decades of nanopore sequencing'. Nature biotechnology 34, 481–482 (2016)</a>
          <br>
          <a href="https://www.nature.com/articles/s41467-017-01343-4">3.Mapping and phasing of structural variation in patient genomes using nanopore sequencing. Nature Communications 8, 1326 (2017)</a>
          <br>
          <a href="https://f1000research.com/articles/6-1083/v1">4.de Lannoy C, de Ridder D and Risse J. A sequencer coming of age: De novo genome assembly using MinION reads. F1000Research (2017)</a>
          <br>
					<a href="https://peerj.com/preprints/3090v2/">5.Leggett RM, Clark MD. A world of opportunities with nanopore sequencing. PeerJ Preprints 5:e3090v2 (2017)</a>
          <br>
				</ul>
				<!--f-->
				<h3 id="f" class="page-header">6 联系我们</h3>
				<p><strong>武汉未来组生物科技有限公司</strong>（Nextomics Biosciences）成立于2011年8月8日，总部位于武汉光谷生物城，目前在北京生命科学园和美国纽约设立有分支机构，是中国首家第三代测序服务公司。</p>
				<p>武汉未来组是一支具备丰富基因组学研究经验的专业团队，拥有由多位基因组学领域的权威学者组成的科研顾问团队，同时，由未来组各领域生物博士组建了一支项目科学家团队，参与项目研究方案的设计，解决项目进程中疑难的技术问题，并参与项目后续文章的撰写，以期将基因组学发展的前沿技术与各领域的基础与应用研究相结合，为更多的学者提供全面、个性化组学解决方案。</p>
				<p>武汉未来组通过三代测序生物信息学工具和流程的开发，解决了复杂基因组组装、微生物基因组组装、全长转录组分析、人类基因组变异检测等领域的技术瓶颈，推动了基因组学研究的升级换代，目前已经完成数百个三代测序科研项目，发表了多篇三代测序的科学文献。因为专注于三代测序技术开发和应用推广，武汉未来组已经成为中国三代测序技术应用的第一品牌。</p>
				<!---->
				<div class="row" style="margin-top: 150px">
					<div class="col-xs-10 col-xs-offset-1">
						<div class="row">
							<div class="col-xs-7 " style="background:url('static/image/line.jpg') no-repeat right ">
								<table border=0 style="line-height:1">
									<tr>
										<td width=50 height=40>
											<i class="fa fa-map-marker fa-2x"></i>
										</td>
										<td >
											<b>ADDRESS</b><hr style="margin:0px; width:55px;"/>武汉市高新大道666号光谷生物城留创园C6栋
										</td>
									</tr>
									<tr>
										<td width=50 height=40>
											<i class="fa fa-phone fa-2x"></i>
										</td>
										<td>
											<b>TELEPHONE</b><hr style="margin:0px; width:55px;"/>400-027-1221
										</td>
									</tr>
									<tr>
										<td width=50 height=40>
											<i class="fa fa-envelope fa-2x"></i>
										</td>
										<td>
											<b>E-MAIL</b><hr style="margin:0px; width:55px;"/>project@grandomics.com
										</td>
									</tr>
									<tr>
										<td width=50 height=40>
											<i class="fa fa-globe fa-2x"></i>
										</td>
										<td>
											<b>WEBSITE</b><hr style="margin:0px; width:55px;"/><a href="http://www.nextomics.c">www.nextomics.c</a>
										</td>
									</tr>
								</table>
							</div>
							<div class="col-xs-3 col-xs-offset-1" >
								<div style="width:112px; padding-top:0px; text-align: center">
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								</div>
							</div>
						</div>
					</div>
				</div>
			</div>
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		</div>
	</div>
</div>
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	var reg=new RegExp("^"+t.val());
	$(".ad-thumbs").animate({scrollLeft: '0px'}); //每次搜索将预览图置左
	for(var i=0;i<img_list_e.length;i++){
		var img_name = img_list_e[i].getAttribute("src").split("/").pop();
		if(reg.test(img_name)){
			// console.log(img_list_e[i]);
			img_list_e[i].style.display="inline";
		}else{
			// console.log(img_list_e[i]);
			img_list_e[i].style.display="none";
		}
	}
}
function download_pdf(){
	// var pdf = new jsPDF('p','pt','a4');
	// pdf.internal.scaleFactor = 1;
	// var options = {
	// 		pagesplit: true
	// };

	// //$('.pdf-wrapper')
	// pdf.addHTML($("#main"),options,function() {
	// 	pdf.save('web1111.pdf');
	// });
}
/*@打印pdf函数，使用浏览器打印功能
 *将显示不全的表格和导航图片都显示出来
*/
function myprint(){
	// console.log($("table.table"));
	//
	for(var i=0;i<$("table.table").length;i++){
		$('table.table')[i].setAttribute('style','TABLE-LAYOUT:fixed;WORD-BREAK:break-all');
	}
	$(".ad-gallery").each(function(){
		$(this).addClass("hidden-print");
		if (!$(this).find('.ad-my').length){
			// console.log($(this));
			$(this).after('<div class="ad-my"></div>');
			$(this).children(".ad-nav").find('img').each(function(){
				$(".ad-my").append('<img src=' + this.src + '>');
			})
		}

	});
	window.print();
	$("table.table").each(function(){
		$(this).removeAttr('style');
	});
	$(".ad-my").remove();
}
</script>
</body>
</html>
